liuhaotian/LLaVA-Pretrain|人工智能数据集|多模态学习数据集

LLaVA视觉指令预训练数据集是一个经过筛选的LAION/CC/SBU数据集子集，旨在通过更平衡的概念覆盖分布来优化视觉指令预训练。该数据集包含图像和与BLIP合成标题关联的描述，用于预训练阶段以实现视觉指令调谐中的特征对齐。我们的目标是构建一个大型多模态模型，以达到GPT-4的视觉和语言能力。

原始信息汇总

LLaVA Visual Instruct Pretrain 数据集卡片

数据集详情

数据集类型： LLaVA Visual Instruct Pretrain LCS-558K 是 LAION/CC/SBU 数据集的一个子集，经过筛选以实现更平衡的概念覆盖分布。字幕与 BLIP 合成字幕 相关联，供参考。该数据集用于视觉指令调优的预训练阶段，旨在构建面向 GPT-4 视觉/语言能力的大型多模态模型。

数据集日期： LLaVA Visual Instruct CC3M Pretrain 595K 创建于 2023 年 5 月。

数据集结构：

• blip_laion_cc_sbu_558k.json 包含从图像-字幕对生成的多模态合成对话，通过添加随机选择的指令，如 "描述这张图片"。用于 LLaVA 的预训练。我们使用原始 CC-3M 字幕作为默认答案。
• blip_laion_cc_sbu_558k_meta.json 包含图像文件名、图像 URL 和合成 BLIP 字幕的元数据。
• images.zip 包含从 LAION/CC/SBU 筛选出的子集的所有原始图像。重要提示：根据社区请求，由于原始 LAION/CC/SBU 数据集的约 15% 图像不再可访问，我们上传了 images.zip 以便更好地在研究社区中复现我们的工作。这些图像不得用于任何其他目的。使用这些图像必须遵守 LAION/CC/SBU 许可。当原始 LAION/CC/SBU 数据集所有者或引用图像所有者请求时，这些图像可能会被删除。

更多信息资源或论文： LLaVA 项目页面

许可： 必须遵守 CC-3M 和 BLIP（如果您使用他们的合成字幕）的许可。

CC-3M 该数据集可自由用于任何目的，尽管对 Google LLC ("Google") 作为数据源的认可将受到赞赏。该数据集以 "AS IS" 形式提供，没有任何明示或暗示的保证。Google 不承担因使用该数据集而导致的任何直接或间接损害的责任。

关于模型的疑问或评论发送至： LLaVA GitHub 问题页面

预期用途

主要预期用途： LLaVA 的主要用途是进行大型多模态模型和聊天机器人的研究。

主要预期用户： 该模型的主要预期用户是计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

LLaVA-Pretrain数据集是从LAION/CC/SBU数据集中筛选出的一个子集，经过精心调整以确保概念覆盖的平衡分布。该数据集的构建旨在为视觉指令调优的预训练阶段提供支持，特别关注特征对齐。数据集中的图像与BLIP生成的合成标题相结合，形成多模态对话，通过随机添加指令如“描述这张图片”来增强训练效果。此外，为了确保研究的再现性，数据集还包含了原始图像文件，尽管这些图像的使用必须遵守LAION/CC/SBU的许可协议。

特点

LLaVA-Pretrain数据集的显著特点在于其多模态对话的合成方式，通过结合图像和BLIP生成的合成标题，增强了视觉与语言之间的交互。数据集的筛选过程确保了概念覆盖的平衡，使得模型在预训练阶段能够获得更为均衡的学习体验。此外，数据集包含了详细的元数据，如图像文件名、URL和合成标题，为研究者提供了丰富的资源。

使用方法

LLaVA-Pretrain数据集主要用于大型多模态模型和聊天机器人的研究。研究者可以通过使用`blip_laion_cc_sbu_558k.json`文件进行预训练，该文件包含了多模态对话数据。同时，`blip_laion_cc_sbu_558k_meta.json`文件提供了图像的元数据，便于进一步分析和处理。图像文件则包含在`images.zip`中，用于支持研究的再现性。使用该数据集时，必须遵守相关的许可协议，特别是CC-3M和BLIP的许可条款。

背景与挑战

背景概述

LLaVA Visual Instruct Pretrain数据集，由liuhaotian团队于2023年5月创建，旨在为视觉指令调优阶段的特征对齐提供预训练支持。该数据集是LAION/CC/SBU数据集的一个子集，经过筛选以实现更均衡的概念覆盖分布，并结合了BLIP合成描述，以增强多模态模型的视觉与语言能力。其核心研究问题聚焦于构建具有GPT-4级别视觉与语言处理能力的大规模多模态模型，对计算机视觉与自然语言处理领域的研究具有重要推动作用。

当前挑战

LLaVA数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，从LAION/CC/SBU数据集中筛选出558K图像子集，需确保概念覆盖的均衡性，这对数据筛选算法提出了较高要求。其次，合成BLIP描述的引入增加了数据处理的复杂性，需确保描述与图像内容的高度匹配。此外，由于部分原始图像不可访问，数据集的完整性与可用性也面临挑战，需在社区需求与版权合规之间寻求平衡。这些挑战共同构成了LLaVA数据集在多模态模型研究中的重要课题。

常用场景

经典使用场景

在视觉指令调优的预训练阶段，liuhaotian/LLaVA-Pretrain数据集展现了其经典应用场景。该数据集通过整合LAION/CC/SBU数据集的子集，并结合BLIP合成字幕，构建了多模态的对话数据。具体而言，数据集中的图像与字幕对被赋予随机指令，如‘描述这张图片’，从而为视觉指令调优提供了丰富的训练材料。这种设计使得模型能够在预训练阶段实现特征对齐，为后续的多模态模型训练奠定了坚实基础。

衍生相关工作

liuhaotian/LLaVA-Pretrain数据集的发布催生了一系列相关研究工作。研究者们利用该数据集进行多模态模型的预训练和微调，探索了视觉与语言特征的深度融合。例如，有研究基于此数据集开发了新的多模态对话系统，显著提升了模型的交互能力和理解精度。此外，该数据集还激发了对多模态学习理论的进一步探讨，推动了相关领域的技术进步和创新。

数据集最近研究

最新研究方向

在多模态学习领域，liuhaotian/LLaVA-Pretrain数据集的最新研究方向聚焦于视觉指令调优中的特征对齐。该数据集通过从LAION/CC/SBU数据集中筛选出具有平衡概念覆盖分布的子集，并结合BLIP合成字幕，构建了用于预训练的多模态对话数据。这一研究不仅推动了多模态模型向GPT-4级别的视觉语言能力迈进，还为计算机视觉与自然语言处理的交叉研究提供了新的实验平台。其核心目标是通过大规模多模态数据的预训练，提升模型在视觉指令理解与生成方面的表现，从而为智能对话系统和视觉问答任务提供更强大的支持。